2022 年 2 月 24 日,在对基辅部署综合军事和非军事间接战略八年后,弗拉基米尔·普京决定对乌克兰发动公开战争。这场战争的发动似乎是自相矛盾的,因为过去三十年来,俄罗斯军事政治精英一直在构想并推动绕过国家间的武装斗争,以实现被认为至关重要的政治目标。这就提出了一个问题:俄罗斯总统是经过深思熟虑后选择发动这场战争的,还是仓促决定的?无论如何,俄罗斯入侵乌克兰的决定也对那些宣扬和领导莫斯科战略的行动者的认知框架提出了质疑。俄罗斯军事政治精英对战略环境抱有极其敌对的看法,因此很容易采取不可预测、冲动且最终适得其反的行动。
北约的未来将由其成员国在北约内部和外部合作和发展互操作能力的能力所引导。一个例子是乌克兰之间的军事合作,这种合作可以追溯到 20 世纪 90 年代初,并在 2014 年克里米亚危机后经历了加强过程。在 2022 年入侵之后,西方的支持采取了经济援助、武器供应和部队训练的形式。然而,提供的援助并不像一些人想象的那么成功。乌克兰战争实际上暴露了北约仍然面临的许多问题。最重要的是,异步规划和决策以及武器系统缺乏标准化显然仍然困扰着北约。北约参谋长需要确定并解决这些问题,以便能够引导冲突朝着有利于基辅的方向发展,并避免这些问题在未来再次出现。因此,本《思考的食粮》研究了在入侵乌克兰之前和之后合作和互操作性的发展方式。话虽如此,本文的主要目的是概述北约成员国如何应对与乌克兰的军事合作所暴露出的持续挑战。简而言之,这里的建议是,国防工业需要进一步合作,以提高互操作性,但如果没有政策层面的协调,就无法实现这一点。
摘要。随着网络攻击的越来越复杂和频率的日益增长,对于可以实时检测和防止违规的有效系统的迫切需要。基于AI/ML的网络入侵检测系统(NID)通过分析流量模式来确定防火墙,路由器和网络基础架构中的安全漏洞来满足这一需求。通过集成机器学习算法 - K-Nearest邻居(KNN),支持向量机(SVM)和随机森林,该系统能够检测已知的网络威胁和以前看不见的攻击矢量。与密切依赖预定义折衷指标(IOC)的传统方法不同,该系统利用异常检测技术,使其能够识别新的和新兴的威胁。随着网络攻击的发展,组织必须采用自适应方法来保护其网络。该系统在对网络流量进行分类方面具有很高的准确性,并提供了可疑活动的早期警告的实时警报。它还包括直观的可视化,帮助网络管理员了解攻击性质和范围。随着日益复杂且频繁的网络攻击的兴起,此NIDS为增强网络安全性和响应功能提供了强大的解决方案。
摘要 - 随着网络犯罪的发展越来越多,智能网络入侵检测系统(NIDS)的存在在网络基础架构中是必不可少的。此外,还有许多挑战面临基于人工智能的NID设计,例如网络流量中的无关功能,罕见的恶意流量示例以及机器学习模型选择和模型的Mypermeters finetuning的努力。这项研究提出了与这些挑战有关的有效NID,以准确检测恶意行为。首先,一种并行混合特征选择方法过滤了最重要的功能。第二,为了解决数据不平衡,我们集成了一项合并的随机下采样策略和合成少数民族过采样技术 - 编辑了最近的邻居技术,以确保对少数派攻击的平衡表示。最后,堆叠的集合分类器包括通过自动化机器学习方法选择的四种最佳基本模型。使用CICIDS2017数据集(用于入侵检测研究的综合基准),我们的方法达到了令人印象深刻的99.76%的令人印象深刻的检测率,从而有效地识别了多数族裔和少数类别。索引术语 - 开为单位,异常检测器,最佳特征选择,不平衡数据集,SMOTE,集合分类器。
摘要 - 入侵检测系统(IDS)在确保计算机网络的安全性方面起着至关重要的作用。机器学习已成为一种流行的入侵检测方法,因为它能够在大量数据中分析和检测模式。但是,当前基于ML的IDS解决方案通常很难与攻击模式的不断变化的性质和新攻击类型的出现保持同步。此外,这些解决方案面临与阶级失衡相关的挑战,其中属于不同类别(正常和入侵)的实例数量显着不平衡,这阻碍了它们有效检测次要类别的能力。在本文中,我们提出了一种新型的多代理增强学习(RL)体系结构,以实现自动,高效和健壮的网络入侵检测。为了增强所提出模型的功能,我们通过实施加权均方根损失函数并采用了成本敏感的学习技术来改善DQN算法。我们的解决方案引入了一种弹性体系结构,旨在适应新的攻击并有效地适应现有攻击模式的变化。使用CIC-IDS-2017数据集实现的实验结果,证明我们的方法可以有效地解决类不平衡问题,并以非常低的假阳性速率提供精细的攻击分类。与当前的最新作品相比,我们的解决方案在检测率和假阳性速率方面都具有显着优势。索引术语 - 入侵检测系统(IDS),多代理增强学习,深Q网络(DQN),类不平衡,CIC-IDS-2017
具体来说,我们的文章具有双重目的。第一个目的是提出一项系统的地图研究[79],该研究确定了如何在入侵域检测领域中使用GMLM。一项系统的映射研究通常通过对已发表的作品进行分类,并经常提供其结果的视觉摘要[79],通常提供了在某个领域(例如软件工程或医学研究)中发表的研究论文和报告类型的结构[79]。在我们的案例中,我们会进行映射研究,以在高水平上了解如何使用GMLMS进行入侵检测。我们文章的第二个目的是对映射研究中包含的作品进行更深入的分析和综合。第二个目的的最终目标是提出见解,讨论所采用方法的优势和缺点,概述重要的挑战,并指出未来研究的指示。
这是基因的起源是生物学中的一个基本问题,实际上是一个比发现基因本身更古老的问题。一个多世纪以来,除了重复和与以前的基因的差异之外,思考起源是不平衡的。近年来,遗传学,胚胎发育和生物信息学的相互作用已经从非基因DNA,水平基因转移,显着地,病毒和转座子入侵从头产生,从而使当前的基因组成了这些新的基因,从而使这些新人塑造了旧基因,从而使旧基因构成了旧基因,从而使旧基因构成了旧基因。我们在这里总结了该领域的一些最新研究,主要是在脊椎动物的谱系中,重点是蛋白质编码的新颖性,表明胎盘,适应性免疫系统或高度发达的Neocorex,以及其他创新以及其他创新与De Novo Gene的创造或Virus和Transpopsins链接。我们挑衅地表明,蝙蝠对病毒感染的高耐受性也可能与蝙蝠谱系中先前的病毒和转座子入侵有关。
花园等小区域可用部分埋入地下的栅栏围起来。可以使用铁丝管保护落羽杉和其他树苗免受海狸鼠的伤害,可以使用隔板阻止它们钻入河岸。这些方法实施起来可能很昂贵,而且可能并不总是有效或实用。当非致命措施无法解决损害时,WS 拥有清除问题区域海狸鼠种群的专业知识。由于海狸鼠是一种入侵物种,威胁着本地野生动物物种和植被,因此重新安置海狸鼠不是一个可行的选择。将海狸鼠重新安置到新区域只会重新定位问题,并可能导致新群落的建立和新的损害问题。
网络入侵检测系统 (NIDS) 是现代网络安全框架的重要组成部分,旨在检测和缓解网络内的恶意活动。本研究探索了人工智能 (AI) 技术(包括机器学习 (ML) 和 DL)的应用,通过准确的入侵检测来提高网络安全。使用 CIS-CICIDS2017 数据集,采用了全面的预处理流程,包括数据清理、基于 SMOTE 的平衡、最小-最大规范化和特征选择。随机森林 (RF) 模型表现出优异的性能,准确率为 99.90%,精确率为 97.78%,召回率为 97.08%,F1 得分为 97.41%。与决策树 (DT)、堆叠 LSTM 和 AdaBoost 模型的比较分析突出了 RF 在检测和分类网络流量方面的稳健性。未来的研究旨在优化特征工程并探索混合 AI 模型,以改进动态网络环境中的实时入侵检测。